IA ENCONTRA CONEXÃO INÉDITA ENTRE PROPRIEDADES DE MAIS DE 100 ALIMENTOS

O que faz um alimento aquecer de determinada maneira no micro-ondas? Por que ingredientes diferentes reagem de formas distintas ao calor? Respostas para perguntas como essas dependem de informações técnicas que, durante décadas, ficaram espalhadas por milhares de artigos científicos. Agora, pesquisadores da Universidade Estadual da Pensilvânia, nos Estados Unidos, desenvolveram um método que usa inteligência artificial para reunir esses dados e identificar relações que poderiam passar despercebidas em análises convencionais.

A equipe combinou agentes de inteligência artificial com a supervisão de especialistas em ciência dos alimentos. O sistema conseguiu organizar mais de 4 mil registros experimentais em cerca de 30 minutos, uma tarefa que, segundo os pesquisadores, poderia levar seis meses ou mais quando realizada manualmente por um pesquisador experiente.

Agentes de IA trabalham em conjunto com especialistas

A ferramenta desenvolvida pela equipe recebeu o nome de AgentXtract. Ela utiliza diferentes agentes de inteligência artificial para localizar e interpretar informações em estudos científicos, inclusive dados apresentados em tabelas, gráficos e equações matemáticas.

Depois da extração, os registros são verificados, padronizados e reunidos em uma base de dados pesquisável. O trabalho humano continua sendo fundamental: especialistas ajudam a selecionar fontes confiáveis e a avaliar a qualidade das informações coletadas.

Essa combinação busca reduzir um dos problemas enfrentados por sistemas de inteligência artificial na pesquisa científica: mesmo quando conseguem encontrar publicações relevantes, nem sempre identificam quais dados são confiáveis ou estão adequados para responder a uma pergunta específica.

Pesquisadores combinaram I.A e conhecimento humano para organizar dados sobre as propriedades dos alimentos (Crédito: Penn State)

Uma relação inesperada entre mais de 100 alimentos

A análise conjunta dos registros levou a uma descoberta que chamou a atenção da equipe. Os cientistas identificaram uma relação matemática consistente entre duas propriedades dielétricas observadas em mais de 100 tipos de alimentos.

Essas propriedades descrevem como um material interage com campos eletromagnéticos, como os utilizados no aquecimento por micro-ondas. Uma delas está relacionada à forma como a energia é armazenada; a outra, à maneira como essa energia é dissipada no material.

Segundo os pesquisadores, a relação encontrada ainda não havia sido relatada anteriormente. O grande volume de informações reunidas permitiu comparar resultados de diferentes estudos e identificar um padrão que seria difícil de perceber examinando cada publicação isoladamente.

O que isso pode mudar no preparo dos alimentos?

Conhecer as propriedades físicas dos alimentos é importante para desenvolver produtos e projetar processos de fabricação e aquecimento. No caso do micro-ondas, esses dados ajudam a compreender por que determinados alimentos aquecem de maneira mais eficiente do que outros e como a energia se distribui durante o processo.

No futuro, esse conhecimento poderá contribuir para aperfeiçoar métodos de processamento, simulações e desenvolvimento de produtos. Também pode ajudar engenheiros de alimentos a prever o comportamento de ingredientes em diferentes condições, favorecendo o controle de qualidade e a consistência dos resultados.

A pesquisa, porém, não apresenta um novo micro-ondas nem uma técnica pronta para uso doméstico. O avanço está na descoberta de relações físicas e na criação de uma base de conhecimento que pode apoiar estudos e aplicações futuras.

A base também pode tornar as respostas da IA mais confiáveis

Em uma etapa adicional, os pesquisadores conectaram a base de dados a um sistema de inteligência artificial capaz de responder perguntas com apoio em informações recuperadas de fontes específicas.

Assim, uma consulta sobre as propriedades de uma batata em determinada frequência pode resultar em uma resposta baseada nos registros científicos disponíveis, acompanhada de referências e explicações sobre o aquecimento por micro-ondas.

A estratégia ajuda a reduzir a dependência de respostas geradas apenas a partir do conhecimento geral aprendido pelo modelo. Ao consultar dados organizados e verificados por especialistas, o sistema pode apresentar informações mais fundamentadas e rastreáveis.

Uma aplicação que vai além da indústria alimentícia

Os resultados do trabalho foram disponibilizados on-line antes da publicação prevista para março de 2027 no Journal of Food Engineering. A equipe avaliou dez modelos de linguagem de empresas como OpenAI, Google e Anthropic para comparar aspectos como precisão, velocidade e custo na extração de informações.